package com.fdq.dianping.util;


import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONArray;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.fdq.dianping.entity.RedisData;
import com.fdq.dianping.entity.Shop;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Function;

@Component
@Slf4j
public class RedisClient {
    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    //线程池，用于逻辑过期时重建缓存
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public RedisClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    //设置带有过期时间的值
    public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit){
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, unit);
    }

    //设置带有逻辑过期的值
    public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit){
        //使对象带有逻辑时间
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(value);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));
        //写入
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }

    //查询时能解决缓存穿透
    public <R,ID> R queryWithPassThrough(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){
        String key = keyPrefix + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
            // 3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }
        // 判断命中的是否是空值
        if (json != null) {
            // 返回一个错误信息
            return null;
        }

        // 4.不存在，根据id查询数据库
        R r = dbFallback.apply(id);
        // 5.不存在，返回错误
        if (r == null) {
            // 将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", Constants.Cache_Null_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            // 返回错误信息
            return null;
        }
        // 6.存在，写入redis
        this.set(key, r, time, unit);
        return r;
    }

    //查询列表结果时的重载
    public <R,ID> List<R> queryListWithPassThrough(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, List<R>> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){
        String key = keyPrefix + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
            // 3.存在，直接返回
            JSONArray jsonArray = JSONUtil.parseArray(json);
            return JSONUtil.toList(jsonArray,type);
        }
        // 判断命中的是否是空值
        if (json != null) {
            // 返回一个错误信息
            return null;
        }

        // 4.不存在，根据id查询数据库
        List<R> r = dbFallback.apply(id);
        // 5.不存在，返回错误
        if (r == null) {
            // 将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", Constants.Cache_Null_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            // 返回错误信息
            return null;
        }
        // 6.存在，写入redis
        this.set(key, r, time, unit);
        return r;
    }


    /*
    * 查询时使用逻辑过期的方法提高读写速度但是可能读取到脏数据
    * */
    public <R, ID> R queryWithLogicalExpire(
            String keyPrefix, String mutexPrefix,
            ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        String key = keyPrefix + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isBlank(json)) {
            // 3.不存在，直接返回    （逻辑过期主要用于热点数据，需要在redis中预热，redis中必须有）
            return null;
        }
        // 4.命中，需要先把json反序列化为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        //把redisData中的data属性转化为JSONObject后转为bean
        R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5.判断是否过期
        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 5.1.未过期，直接返回店铺信息
            return r;
        }
        // 5.2.已过期，需要缓存重建
        // 6.缓存重建
        // 6.1.获取互斥锁
        String lockKey = mutexPrefix + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 6.2.判断是否获取锁成功
        if (isLock){
            //获取锁成功后要doubleCheck判断缓存是否过期，
            // 6.3.成功，开启独立线程，实现缓存重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try {
                    // 查询数据库
                    R newR = dbFallback.apply(id);
                    // 重建缓存
                    this.setWithLogicalExpire(key, newR, time, unit);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }finally {
                    // 释放锁
                    unLock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 6.4.返回过期的商铺信息
        return r;
    }

    /*
    * 使用互斥的方法解决缓存击穿
    * */
    public <R, ID> R queryWithMutex(
            String keyPrefix, String mutexPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        String key = keyPrefix + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String Json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(Json)) {
            // 3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(Json, type);
        }
        // 判断命中的是否是空值
        if (Json != null) {     //Json不是null但是内容为空说明是空值是故意设的
            // 返回一个错误信息
            return null;
        }

        // 4.实现缓存重建
        // 4.1.获取互斥锁
        String lockKey = keyPrefix + id;
        R r = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 4.2.判断是否获取成功
            if (!isLock) {
                // 4.3.获取锁失败，休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(keyPrefix,lockKey, id, type, dbFallback, time, unit);
            }
            // 4.4.获取锁成功
            //先doubleCheck此时redis中是否已经存在值了
            // 从redis查询商铺缓存
            String Json2 = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            // 判断是否存在
            if (StrUtil.isNotBlank(Json2)) {
                // 3.存在，直接返回
                return JSONUtil.toBean(Json2, type);
            }
            // 判断命中的是否是空值
            if (Json2 != null) {     //Json不是null但是内容为空说明是空值是故意设的
                // 返回一个错误信息
                return null;
            }

            //，根据id查询数据库
            r = dbFallback.apply(id);
            // 5.不存在，返回错误
            if (r == null) {
                // 将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", Constants.Cache_Null_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                // 返回错误信息
                return null;
            }
            // 6.存在，写入redis
            this.set(key, r, time, unit);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }finally {
            // 7.释放锁
            unLock(lockKey);
        }
        // 8.返回
        return r;
    }


    private boolean tryLock(String key){
        //该方法创建的键值对如果该键已存在则返回0，改键不存在返回1
        //可以利用此原理实现互斥锁
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, Constants.Shop_Mutex, 2, TimeUnit.SECONDS);
        //flag是包装类可能为null，需要转为boolean数据类型
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    private void unLock(String key){
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

}
